Câu hỏi: Câu nào trong những câu trên là đúng?

A. Mô hình có dạng hàm không đúng là mô hình mắc sai lầm khi chỉ định

B. Nếu một biến cần thiết mà bị bỏ sót không đưa vào mô hình thì mô hình vẫn được coi là chỉ định đúng

C. Nếu mô hình hồi quy chỉ định sai thì vẫn có thể dùng để phân tích và dự báo

D. Một biến đưa vào mô hình hồi quy không thích hợp thì mô hình vẫn được coi là chỉ định đúng

Câu 1: The advantage of using heteroskedasticity-robust standard errors is that:

A. that they are easier to compute than the homoskedasticity-only standard errors

B. they produce asymptotically valid inferences even if you do not know the form of the conditional variance function.

C. it makes the OLS estimator BLUE, even in the presence of heteroskedasticity

D. they do not unnecessarily complicate matters, since in real-world applications, the functional form of the conditional variance can easily be found

Câu 2: A VAR with five variables, 4 lags and constant terms for each equation will have a total of:

A. 21 coefficients

B. 100 coefficients

C. 105 coefficients

D. 84 coefficients

Câu 3: Giả sử với số quan sát n=20, ước lượng mô hình hồi qui:

A. Mô hình hồi qui không có tự tương quan

B. Không kết luận được

C. Mô hình hồi qui có Tự tương quan âm

D. Mô hình hồi qui có Tự tương quan dương

Câu 4: ARCH and GARCH models are estimated using the:

A. OLS estimation method

B. the method of maximum likelihood

C. DOLS estimation method

D. VAR specification

Câu 5: Trong báo cáo kết quả hồi quy có thông tin * D:Heteroscedasticity *CHI-SQ(1) được dùng để kiểm định khuyết tật nào trong các khuyết tật sau:

A. Phương sai sai số thay đổi

B. Sai số ngẫu nhiên không theo quy luật chuẩn

C. Tự tương quan

D. Dạng hàm sai

Câu 6: Asymptotic distribution theory is:

A. not practically relevant, because we never have an infinite number of observations

B. only of theoretical interest

C. of interest because it tells you what the distribution approximately looks like in small samples

D. the distribution of statistics when the sample size is very large